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公开(公告)号：CN111429004B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202010213397.8
申请日：2020-03-24
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06Q10/0631
Abstract: 本发明提供了一种遥感卫星应急任务快速响应方法及装置。该方法包括：遍历计算任务对卫星集合的观测窗口；筛选符合最晚任务观测时间要求的卫星集合；筛选符合最快任务回传规则的卫星集合；对同一卫星多个任务冲突情况进行消解；对同一任务多颗卫星冲突情况进行消解；根据任务冲突消解情况，恢复调整不冲突任务，循环至不存在可恢复冲突任务；计算任务损失，输出方案。本发明提供的遥感卫星应急任务快速响应方法及装置能够快速从复杂多目标优化问题解空间得到较满意的优化解，适用性较强，特别是可以有效应对未来多星、多任务、多资源、多批次等复杂场景，可有效用于工程建设中。
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公开(公告)号：CN110782166B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201911027620.3
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种有限资源覆盖最大面积的分区卫星任务规划方法，其步骤包括：1.对待观测矩形区域进行分区；2.向不同分区分配观测资源并为其选择覆盖模式以尽可能地使形成的覆盖方案对应的覆盖面积最大化。本发明能以合适的计算资源得出以有限的观测资源尽可能大地覆盖区域目标的满意方案，达到计算资源消耗与解的最优性之间的平衡，从而能在实际环境下充分利用卫星资源，对重要区域目标进行快速有效的覆盖搜索。
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公开(公告)号：CN111737004A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010605209.6
申请日：2020-06-29
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供了一种基于双向自由度的遥感卫星数传资源调度方法及装置。该方法包括：确定遥感卫星观测时间区间，计算各数传资源对遥感卫星的接收时段；基于卫星测站预报，计算每个观测任务对应的接收自由度；选择接收自由度最小的观测任务进行分析，计算具备接收该观测任务的各数传资源的服务自由度；将服务自由度最小的数传资源分配给选定的观测任务；删除已经分配数传资源的观测任务，并且删除已经分配的数传资源；重复上述过程，直至所有观测任务均分配有数传资源。本发明提供的基于双向自由度的卫星数传资源调度方法及装置针对不同遥感卫星对数传资源使用冲突消解，具有判断逻辑简单、时间复杂度低的特点。
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公开(公告)号：CN114862187B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210484245.0
申请日：2022-05-06
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于AHP层级结构卫星遥感应急任务规划算法评价方法；首先建立评价指标体系，既能反映实际问题对规划算法的功能需求，又能体现不同层次评价指标之间的相互关系；然后分析评价系统中各基本要素之间的关系，建立系统的递阶层级结构，其中最高层(目标层)表示系统的目的，即AHP所要达到的目标，中间层(准则层)表示采用某种措施或政策来实现预定目标所涉及的中间环节，最低层(措施层)表示解决问题的措施或政策。本方法对多套应急方案结果进行评估，选择较优方案执行，可兼顾应急任务时效性和所有任务收益最大化。具有逻辑清晰可见、评估指标体系直观、评估参数客观易获得、计算效率高、易于实现与调试、易于扩展、兼容性强等特点。
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公开(公告)号：CN119337923B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411877644.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种基于混合卡尔曼神经网络的船舶轨迹预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及轨迹预测技术领域。本发明中，通过将神经网络引入卡尔曼滤波框架，保留卡尔曼滤波的数学基础和解释性，同时利用神经网络的拟合能力和学习能力。当动力学神经网络模型的输出结果存在噪声时，利用基于混合卡尔曼神经网络对其进行优化，从而更好地处理现实世界中复杂多变的动态系统，实现更准确、鲁棒的航迹预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119312838B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411877645.3
申请日：2024-12-19
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06N3/044 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于条件循环神经网络的船舶轨迹预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及轨迹预测技术领域。本发明中，首先根据当前轨迹的引力点和斥力点信息，引入人工势场模型，获取具有先验知识的合力大小、合力点坐标；然后将合力大小、合力点坐标对应作为第一非时序特征条件、第二非时序特征条件，并嵌入条件循环神经网络模型与时序特征构成混合信息，以获取船舶的最佳预测轨迹序列。一方面解决真实航迹预测应用场景下训练数据不足的问题；另一方面将对航迹预测重要的先验知识加入时间序列预测过程，充分发挥时序性特征和具有先验知识的非时序性特征条件在船舶航迹预测中的作用，提高面对复杂海洋环境时船舶轨迹预测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN118656947A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410353948.9
申请日：2024-03-27
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种光学卫星对空间目标监视的多约束任务分配方法和系统，属于大批量空间目标的访问计算技术领域，解决如何快速准确地完成大规模复杂多约束满足的求解问题。方法包括：根据不同类型卫星、空间目标和不同季节的组合构建子约束满足度的排序矩阵；查询排序矩阵以获取相应的子约束满足度的初始排序；在各个离散点处，根据初始排序或调整后的排序计算各个离散点的子约束的满足状态以根据子约束的满足状态确定约束满足状态，当当前子约束的满足状态为不满足时，将其满足状态作为约束的满足状态，调整子约束满足度的排序；否则继续计算后续子约束的满足状态；根据约束满足状态为不同卫星分配观测任务。通过调整零点子约束的排序减少计算数量。
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公开(公告)号：CN110807579B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201911008719.9
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F30/18 , G05D1/12
Abstract: 本发明公开了一种资源充足情形下最小完工时间的卫星任务规划方法，其步骤包括：1将待观测区域用网格离散化表示，使得原来对较大区域的覆盖问题转化成对网格的覆盖问题；2在粗粒度的网格上得到可行解后对可行解进行削减，已备在细粒度网格上寻找更优的可行解；3以嵌套的方式重复细化网格，提出在新网格上构建临近覆盖模式的方法，避免每次重新生成所有的覆盖模式；4将网格细化、构建临近覆盖模式和基于动态贪婪的启发式算法结合起来，进行多次迭代，得到较优的可行解。本发明能快速得到以最小完工时间为目的的卫星任务安排结果，从而能使卫星在充足的观测资源下尽可能早的完成观测任务，缩短执行任务所需时间，提高卫星的工作效率。
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公开(公告)号：CN114862187A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210484245.0
申请日：2022-05-06
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 合肥工业大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种基于AHP层级结构卫星遥感应急任务规划算法评价方法；首先建立评价指标体系，既能反映实际问题对规划算法的功能需求，又能体现不同层次评价指标之间的相互关系；然后分析评价系统中各基本要素之间的关系，建立系统的递阶层级结构，其中最高层(目标层)表示系统的目的，即AHP所要达到的目标，中间层(准则层)表示采用某种措施或政策来实现预定目标所涉及的中间环节，最低层(措施层)表示解决问题的措施或政策。本方法对多套应急方案结果进行评估，选择较优方案执行，可兼顾应急任务时效性和所有任务收益最大化。具有逻辑清晰可见、评估指标体系直观、评估参数客观易获得、计算效率高、易于实现与调试、易于扩展、兼容性强等特点。
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公开(公告)号：CN116310879A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310333366.X
申请日：2023-03-30
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于综合效益的光学遥感卫星成像参数优化方法，属于遥感卫星成像效果改进优化技术领域，解决了现有技术中图像质量不清楚的问题。具体包括：获取遥感卫星初始图像，得到初始图像的成像条件以及初始图像成像前设置的初始成像参数；所述参数包括：积分级数M和增益G；基于初始图像的饱和点个数、灰度均值以及动态范围确定初始参数中的待优化的成像参数；基于初始图像的实况成像条件根据成像参数映射表，得到第一成像参数；根据初始图像质量计算得到第二成像参数；基于第一和第二成像参数计算得到待优化的初始成像参数的参数值。实现了提高图像质量的目的。
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